OpenCV Dnn调用OpenVINO security_barrier_camera模型检测并识别车牌

OpenVINO+Win10安装及环境配置攻略一文中有一个Security Barrier Camera Demo 应用程序,它调用了3个模型,可以检测车辆,车牌,车辆颜色以及类型,并且识别车牌。本文分享如何用OpenCV的DNN来调用Security Barrier Camera Demo 中的模型实现检测并识别车牌。

security camera demo

security_barrier_camera_demo

1. 运行环境

python3.6
opencv-contrib-python 4.4.0.44
openvino_2021.1.110
openvino安装与环境配置请参考OpenVINO+Win10安装及环境配置攻略

2. Security Barrier Camera Demo

Security Barrier Camera Demo展示了车辆和车牌检测模型,然后是在检测结果之上进行车辆属性识别和车牌识别,使用的检测模型如下:
vehicle-license-plate-detection-barrier-0106:车辆和车牌的检测模型;
vehicle-attributes-recognition-barrier-0039:在第一个模型的结果之上执行,当第一个模型检测到车辆时,当前模型可检测车辆属性,例如,车辆类型(汽车/公共汽车/卡车/货车)和颜色。经测试,该模型准确度不高。查阅过几篇应用此模型的博客,检测结果与我的测试结果类似,当然也有可能时我使用不当,若有高手指点,感激不尽。
license-plate-recognition-barrier-0001:在第一个模型的结果之上执行,当第一个模型检测到车牌时,该模型可识别当前车牌。

3. OpenCV调用OpenVINO security_barrier_camera模型

本文分享的代码完整版本以及相应测试图片与模型已上传至Github license-plate-recognition,需要请自取。
下面我们开始讲解代码testOpenVINO.py。我们先来看变量定义部分。

第1~4行导入必要库;
第6行设定是否需要在输出结果中显示车型和车的颜色检测结果(vehicle-attributes-recognition-barrier-0039),因为车型和车的颜色检测结果准确度不高,因此默认不显示。
第8行设定测试图片文件夹,本文分享的代码会读取testOpenVINO.py同级文件夹testImgs中的图片,并逐一处理。如需要更改测试图片路径,更改此行代码即可。
第10~11行,记录当前处理图片的宽与高;
第13行,vehicle-license-plate-detection-barrier-0106检测到的车辆将用绿色矩形在当前被检测图片中标注;
第14行,vehicle-license-plate-detection-barrier-0106检测到的车牌将用红色矩形在当前被检测图片中标注;
第15行,标注车辆与车牌时矩形线条的粗细设定值;
第17行,请参考license-plate-recognition-barrier-0001,items用于将该模型的输出结果解析为相应的字符;
第31-32行,模型license-plate-recognition-barrier-0001使用时需要的辅助变量;
第35-38行,定义模型license-plate-recognition-barrier-0001的检测网络并设定相关变量;
第41-42行,用于解析模型vehicle-attributes-recognition-barrier-0039的检测结果;
第44-47行,定义模型vehicle-attributes-recognition-barrier-0039的检测网络并设定相关变量;
第50-53行,定义模型vehicle-license-plate-detection-barrier-0106的检测网络并设定相关变量;

接下来看主体子函数plateRecognition。该函数先用vehicle-license-plate-detection-barrier-0106对图片进行检测,其检测结果分为两类,classId=1时,当前返回结果为车辆,此时调用vehicle-attributes-recognition-barrier-0039对车辆属性进行检测;classId=2时,当前返回结果为车牌,此时调用license-plate-recognition-barrier-0001对车牌进行识别。

第4-6行根据模型要求设定模型输入并进行模型推理;
第9行开始遍历vehicle-license-plate-detection-barrier-0106每一个检测结果;
第10-12行,检测当前结果的置信度,仅处理置信度不小于0.4的检测结果;
第15行,若当前检测结果类别为车辆,则接下来执行vehicle-attributes-recognition-barrier-0039车辆属性检测;
第16-19行,获取当前车辆位置的左上角和右下角坐标;
第21-23行,根据vehicle-attributes-recognition-barrier-0039模型对输入的要求对检测车辆宽度进行限定;
第25-28行,根据模型要求设定模型输入;

第30-31行,模型推理。vehicle-attributes-recognition-barrier-0039的模型推理值得关注。大部分模型的输出只有一个,但该模型输出有两个,因此在进行推理时我们需要分别设置相应的参数。

第33-34行,将输出结果由多维数组转换为一维数组,并获取最大值的序号,再从我们定义的车辆属性变量CAR_COLORS和CAR_TYPES获取最大值对应的属性;
第36行,在检测图像中标注车辆的位置;
第38-39行,在检测图像中标注车辆属性的检测结果;
第42行,若vehicle-license-plate-detection-barrier-0106检测结果类别为车牌,则接下来执行license-plate-recognition-barrier-0001对车牌进行识别;
第43-51行,获取当前车辆位置的左上角和右下角坐标,并对车牌坐标进行适当扩充;
第53-55行,根据license-plate-recognition-barrier-0001模型对输入的要求对检测车牌宽度进行限定;
第58-62行,根据模型要求设定模型输入并进行推理;这里也是值得我们注意的,license-plate-recognition-barrier-0001有两个输入,因此我们在使用函数setInput时,需要设定参数;

第64-68行,对license-plate-recognition-barrier-0001检测结果进行解析,获取车牌识别结果;
第70-71行,在检测图像中标注车牌位置以及车牌识别结果;
第73-74行,显示检测结果。为了观察方便,显示结果时将图像高度统一设定为600。

4. 运行testOpenVINO.py

4.1 打开command.exe,切换至OpenVINO安装目录下的setupvars.bat文件所在路径,运行setupvars.bat。
4.2 在当前command.exe窗口中切换至testOpenVINO.py所在路径运行

5. 总结

本文分享了在python中用OpenCV的DNN来调用Open Model Zoo中的预训练模型中的车辆与车牌检测和识别,在理解了这一部分的使用方法后,我们就可以根据需求来调用Open Model Zoo其他有趣的预训练模型,增加更多奇怪的知识。
本文到此结束,感谢支持,欢迎关注。

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